一種基于視頻圖像的大空間火災監(jiān)測系統(tǒng)的制作方法
【技術領域】
[0001] 本發(fā)明涉及火災探測領域，特別涉及一種基于視頻圖像的大空間火災監(jiān)測系統(tǒng)。
【背景技術】
[0002] 隨著社會進步，火災監(jiān)測領域越來越受到人們的關注。尤其是當大空間場所發(fā)生 火災時，如不能及早發(fā)現(xiàn)火情，將會導致無法估量的損失，所以一種有效的大空間火災監(jiān)測 系統(tǒng)是極其重要的。
[0003] 而現(xiàn)有的火災自動監(jiān)測設備，都普遍存在著不足之處，例如：
[0004] (1)感溫型火災探測器：此類探測器是通過辨別火災后溫度的變化來發(fā)出警報 的，然而在大空間，氣流速度超過5m/s或空間高度過高時，都會影響其感應，導致其感應效 果下降。
[0005] (2)感煙型火災探測器：此類探測器是通過探測火災產(chǎn)生的煙氣來報警的，而在 大空間中，煙氣隨著高度的增高而稀釋，最終導致這類探測器的感應效果下降。
[0006] (3)感光型火災探測器：此類探測器是通過識別火災火焰發(fā)出的特有的紅外線或 紫外線來發(fā)出警報的。這類探測器容易受強光物體的干擾，導致其感應效果下降。
[0007] (4)其他復合類型的火災探測器也沒有能夠很好的解決這些問題。
[0008] 另外，現(xiàn)在也有一些探測器是基于視頻圖像的，經(jīng)過對疑似火焰的空間顏色分布， 紋理特征，邊緣檢測等的分析來判斷是否為火災，但這些探測器于邊緣檢測上用的算子都 有其不足之處，如Roberts算子①，Sobel算子②，Prewitt算子③，Canny算子④等對噪聲 較敏感，如圖1所示，圖中箭頭為邊緣不連續(xù)處，結果圖邊緣連續(xù)性較差，影響火焰圖像的 周長計算，進而影響火焰圓形度的測量，對火焰特征參數(shù)的提取不利。
[0009] 綜上所述，傳統(tǒng)探測器的作用范圍都太局限，受環(huán)境因素的影響較大，無法用于大 空間的火災監(jiān)測，并且其他一些基于視頻圖像的的探測器期檢驗方法受噪聲影響較大，也 導致火焰識別率下降。

【發(fā)明內容】

[0010] 針對傳統(tǒng)火災探測器的不足，本發(fā)明目的是：提供一種受環(huán)境因素影響較小，多角 度分析，檢測效率高，便于火災原因調查的基于視頻圖像的大空間火災監(jiān)測系統(tǒng)。
[0011] 本發(fā)明的技術方案是：
[0012] 一種基于視頻圖像的大空間火災監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于，包括：
[0013] CXD攝像頭，所述C⑶攝像頭設置有紅外傳感器，所述紅外傳感器監(jiān)測到運動物體 時，CCD攝像頭采集視頻圖像；
[0014] 圖像處理模塊，用于將采集的視頻圖像轉換成幀圖像，通過圖像增強過濾噪聲；
[0015] 圖像分析模塊，用于對處理的圖像進行分析，所述圖像分析包括以下步驟：初步檢 測，檢測是否存在運動物體并計算運動物體的運動范圍，若存在運動物體并且運動范圍一 定時，判定為疑似火焰；
[0016] 靜態(tài)特征提取，通過對疑似火焰所在圖像位置進行基于RGB顏色空間的火焰顏色 特征提取，將運動圖像中的像素進行小波變換提取低頻像素點，然后進行頻域分析是否為 火焰顏色；
[0017] 動態(tài)特征提取，包括分析疑似火焰面積的變化、計算疑似火焰的圓形度、疑似火焰 的邊緣檢測和計算疑似火焰的閃爍頻率；
[0018] 綜合判斷，通過對疑似火焰的靜態(tài)特征與動態(tài)特征的提取，綜合分析判斷是否為 火焰；
[0019] 火災報警器，用于判定為火焰時觸發(fā)火災報警。
[0020] 優(yōu)選的，所述運動物體采用背景運動估計的方法，通過變化的區(qū)域來計算背景更 新圖像Bn+1，即
[0021]
【主權項】
1. 一種基于視頻圖像的大空間火災監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于，包括： CXD攝像頭，所述C⑶攝像頭設置有紅外傳感器，所述紅外傳感器監(jiān)測到運動物體時， CCD攝像頭采集視頻圖像； 圖像處理模塊，用于將采集的視頻圖像轉換成幀圖像，通過圖像增強過濾噪聲； 圖像分析模塊，用于對處理的圖像進行分析，所述圖像分析包括以下步驟：初步檢測， 檢測是否存在運動物體并計算運動物體的運動范圍，若存在運動物體并且運動范圍一定 時，判定為疑似火焰； 靜態(tài)特征提取，通過對疑似火焰所在圖像位置進行基于RGB顏色空間的火焰顏色特征 提取，將運動圖像中的像素進行小波變換提取低頻像素點，然后進行頻域分析是否為火焰 顏色； 動態(tài)特征提取，包括分析疑似火焰面積的變化、計算疑似火焰的圓形度、疑似火焰的邊 緣檢測和計算疑似火焰的閃爍頻率； 綜合判斷，通過對疑似火焰的靜態(tài)特征與動態(tài)特征的提取，綜合分析判斷是否為火 焰； 火災報警器，用于判定為火焰時觸發(fā)火災報警。
2. 根據(jù)權利要求1所述的基于視頻圖像的大空間火災監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于，所述運 動物體采用背景運動估計的方法，通過變化的區(qū)域來計算背景更新圖像Bn+1，即
其中α為更新系數(shù)，取值范圍為O~1，是一個時間常量，X是一個像素點，Bn+1表示第 n+1時刻背景圖像，In是第η時刻的視頻幀像素 ，B "是η時刻的背景幀，背景圖只更新靜止 的像素。
3. 根據(jù)權利要求1所述的基于視頻圖像的大空間火災監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于，所述顏 色分析的辨別式為：
其中，（x，y)表征一個像素點在圖像中的空間位置，F(xiàn)表征像素點為火焰像素點，τ為 一個經(jīng)驗常量，根據(jù)一系列的火焰圖像測試所得出的值，Cb，Cr分別表示藍色色度值和紅色 色度值。
4. 根據(jù)權利要求1所述的基于視頻圖像的大空間火災監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于，所述分 析疑似火焰面積的變化包括：將圖像中的疑似火焰區(qū)域進行強度分析并進行傅里葉變化對 圖像增強，然后對增強后的區(qū)域在復頻域分析處理，對處理后的區(qū)域進行闕值分割，計算其 白色像素點的個數(shù)來近似等于疑似火焰的面積，通過比較連續(xù)幾幀的結果得出變化規(guī)律。
5. 根據(jù)權利要求4所述的基于視頻圖像的大空間火災監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于，所述計 算疑似火焰的圓形度為將圖像進行邊緣檢測以及必要的噪聲處理，得到火焰邊緣的長度， 然后計算面積與周長的比值。
6. 根據(jù)權利要求1所述的基于視頻圖像的大空間火災監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于，所述疑 似火焰的閃爍頻率通過分析疑似火焰的高度與寬度的比值變化得到。
7.根據(jù)權利要求1所述的基于視頻圖像的大空間火災監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于，所述疑 似火焰的邊緣檢測用改進的LoG算子進行邊緣檢測，利用雙邊濾波對圖像進行平滑濾波， 將原始圖像f (X，y)與濾波后的圖像/〇,>0進行卷積運算，得出平滑后的圖像I (X，y)，然后 采用二維拉普算子進行圖像增強。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于視頻圖像的大空間火災監(jiān)測系統(tǒng)，該系統(tǒng)由硬件設備和軟件模塊兩部分組成，硬件部分包括了安置于大空間的CCD探測器，視頻捕捉卡，硬盤錄像機，火災報警器等。軟件模塊主要包括圖像處理模塊與圖像分析模塊。視頻捕捉卡將捕捉來的視頻經(jīng)過圖像增強等預處理后傳入分析模塊，通過對疑似火焰的靜態(tài)特征與動態(tài)特征提取來分析判斷。靜態(tài)特征提取為基于YCbCr空間顏色模型對疑似火焰進行顏色特征提取，動態(tài)特征提取包括對疑似火焰進行面積變化，圓形度及閃爍頻率的計算，其中運用改良的LoG邊緣檢測算法。多方面的綜合分析判斷，有利于減少環(huán)境因素對分析系統(tǒng)產(chǎn)生的干擾，提高檢測的成功率。
【IPC分類】G06T7-00, H04N7-18
【公開號】CN104853151
【申請?zhí)枴緾N201510184975
【發(fā)明人】楊平樂, 潘志宏, 陳文博, 程海洋, 張仕杰
【申請人】張家港江蘇科技大學產(chǎn)業(yè)技術研究院
【公開日】2015年8月19日
【申請日】2015年4月17日